液晶, WSL, 言語パック, フローチャート
その他
ここでは, グラフィック液晶’SG12864ASLB-GB’の操作方法を説明します. これは, いわゆるライブラリの説明ではなく, ハードウェアそのものに対する操作方法です. この内容から, 自作のライブラリなどを製作することが可能です.
説明項目は以下のとおりです.
- 入手方法
- ピン配置
- 名称
- 実際に使ってみる
- 参考文献
ここでは, LanguagePackManagerの基本的な使い方を説明します. 説明項目は以下のとおりです.
- パラメータの説明
- 言語パックの作成
- 使用例
- 言語パックの読み込みについて
LanguagePackManagerの導入方法を説明します. 説明項目は以下のとおりです.
- ダウンロード
- Unityにインポート
![フレームレート測定画面](/Master/Arduino/Images/GLCDController/GLCDTest.jpg)
GLCDControllerとは、グラフィック液晶SG12864ASLB-GBを操作するものです. GLCDControllerの特徴は以下の通りです.
- 2Dグラフィック操作ライブラリCanvasの利点を受け継ぎ
- 高いフレームレート
このGLCDControllerのメンバ変数としてCanvasがあるのですが, このCanvasが2Dグラフィック操作を簡単にします. Canvasについての特徴はCanvasの特徴を参照してください.
画面の更新速度ですが,最高60fps以上(最高fps85fps, 平均60fps, 全画面更新15fps)まで出せます(ArduinoUno 16Mhzで検証).
GLCDControllerを改良、強化、何でもしてください(;´∀`)
LanguagePackManagerとは言語パックを管理するものです. もちろんですがUnity上で動作します.
これを使うと以下のことができます.
- 言語パックの管理
- 各シーンでのアンロードとロード
言語パックといいながらファイル形式はテキスト形式です. 言語関係の編集が簡単になります.
また言語パックを各シーンでアンロードされるのでロードした言語パックが残り続けることがありません. これはすなわち使っていないメモリを開放します.
LanguagePackManagerを改良、強化、何でもしてください(;´∀`)
このページで書かれている書かれている内容が実際のスクリプトと異なる可能性があります.
このページの内容は2016年に執筆されています.
shell環境における開発をするためには,まずその開発環境を整える必要があります. 本稿では,開発環境を整えるスクリプトを公開します.
本稿で上げるスクリプトは,WSL(Windows Subsystem For Linux)上でのセットアップにも対応させています.
2021年12月現在, この記事で紹介している方法は古い可能性があります.
最新の方法について, microsoft 公式の以下のページか, 他の最新情報サイトをご覧ください.
WSL2上でUSBデバイスを認識させるために, VirtualHereを用いた方法を, Linux側でUSB/IPの機能を有効にする方法も含めて, 説明します.
![WSL2上でArduino UNO が認識されている](/Master/WSL/Tips/WSL2-USB/Images/lsusb.jpg)
このセクションでは, Windows Subsystem for Linux について書かれます.
2021年12月現在, この記事で紹介している方法は古い可能性があります.
最新の方法について, microsoft 公式の以下のページか, 他の最新情報サイトをご覧ください.
WSL2上でUSBデバイスを認識させるために, VirtualHereを用いた方法を, Linux側でUSB/IPの機能を有効にする方法も含めて, 説明します.
![WSL2上でArduino UNO が認識されている](/Master/WSL/Tips/WSL2-USB/Images/lsusb.jpg)
LanguagePackManagerとは言語パックを管理するものです. もちろんですがUnity上で動作します.
これを使うと以下のことができます.
- 言語パックの管理
- 各シーンでのアンロードとロード
言語パックといいながらファイル形式はテキスト形式です. 言語関係の編集が簡単になります.
また言語パックを各シーンでアンロードされるのでロードした言語パックが残り続けることがありません. これはすなわち使っていないメモリを開放します.
LanguagePackManagerを改良、強化、何でもしてください(;´∀`)
このページで書かれている書かれている内容が実際のスクリプトと異なる可能性があります.
このページの内容は2016年に執筆されています.
公式リファレンスを参考しつつ, Ubuntu 上にNVIDIA GPU ドライバ, CUDA, cuDNNを入れて, tensorflow をGPUで動かす方法を, フローチャートで進めます.